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理解

作者以研究‘理解’概念为切入点，借助侯世达思想提出理解是脑海中‘云’的形状，其形成有横向相似度与纵向抽象度两个方向，并结合费曼说法等阐述‘云’视角下的理解。

1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。

字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。

在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。

近年来，T2V模型进展显著，Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解，中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse，评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。

家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。

淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA，已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令，在战斗理解准确率和执行速度上表现优异，还构建了评测基准等。

腾讯混元团队推出开源项目 Hunyuan 3D 成焦点。腾讯混元 3D 负责人郭春超在 2025 全球机器学习技术大会上表示，真正的 3D AIGC 革命还未开始，分享了 3D 生成现状、挑战及未来等核心洞察。

优理奇机器人近日完成两轮合计3亿元融资，是半年内第五轮。其坚持“场景驱动”，产品在运动会获奖，量产交付订单超千台。构建完整技术栈，推出标准化机械臂产品，创始人看好具身智能统一发展。

3D重建领域中，NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影，影响应用。英伟达团队提出Difix3D+，将预训练2D扩散模型用于3D渲染，单步去伪影，效率高、有泛化力，实验效果领先。